La proteccin de la privacidad de la localizacin se ha convertido en una tendencia irreversible; tambin surgen algunos problemas, como que las estructuras del sistema adoptadas por los esquemas de proteccin de la privacidad de la localizacin sufren de un nico punto de fallo o de cuellos de botella en el rendimiento del dispositivo mvil, y estos esquemas no pueden resistir los ataques de un nico punto y los ataques de inferencia y lograr un equilibrio entre el nivel de privacidad y la calidad del servicio. Para resolver estos problemas, proponemos un esquema de proteccin de la privacidad de la localizacin annima mediante dummies y el juego de Stackelberg. En primer lugar, analizamos las ventajas e inconvenientes de la arquitectura actual de sistemas de preservacin de la privacidad de la localizacin y proponemos una arquitectura de preservacin de la privacidad de la localizacin basada en terceros semiconfiados. A continuacin, teniendo en cuenta tanto la diversidad semntica de la ubicacin como la dispersin fsica y la probabilidad de consulta, etc., diseamos un algoritmo de seleccin de ubicaciones ficticias basado en la semntica de la ubicacin y la distancia fsica, que puede proteger la privacidad de los usuarios frente a ataques de punto nico. A continuacin, proponemos un mtodo de optimizacin de ubicaciones annimas basado en el juego de Stackelberg para mejorar el algoritmo. En concreto, formalizamos la optimizacin mutua de los objetivos de usuario-adversario utilizando el marco del juego de Stackelberg para encontrar un conjunto de ubicaciones ficticias ptimo. El conjunto ptimo de ubicaciones ficticias puede resistir ataques de punto nico y ataques de inferencia, al tiempo que equilibra eficazmente la calidad del servicio y la privacidad de la ubicacin. Por ltimo, proporcionamos una evaluacin exhaustiva de simulacin para el esquema propuesto en comparacin con los esquemas existentes en mltiples aspectos, y los resultados muestran que el esquema propuesto puede resistir eficazmente el ataque de punto nico y el ataque de inferencia al tiempo que equilibra la calidad del servicio y la privacidad de la ubicacin.
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